基于K-means算法的电子商务客户细分研究

本文首先对客户细分理论、聚类分析与K-means算法进行了阐述与分析,然后运用实例分析完成了对K-Means聚类算法在电子商务客户细分中应用的研究。通过本文的研究来识别、分析电子商务的客户信息,从客户信息中挖掘出潜在知识,对客户进行分类管理,为电子商务企业了解客户、挖掘潜在客户、实现差异化营销提供有力的帮助,同时为聚类技术在电子商务客户细分中的应用研究提供一些新思路。     

基于K-means算法的电子商务客户细分研究

本文首先对客户细分理论、聚类分析与K-means算法进行了阐述与分析,然后运用实例分析完成了对K-Means聚类算法在电子商务客户细分中应用的研究。通过本文的研究来识别、分析电子商务的客户信息,从客户信息中挖掘出潜在知识,对客户进行分类管理,为电子商务企业了解客户、挖掘潜在客户、实现差异化营销提供有力的帮助,同时为聚类技术在电子商务客户细分中的应用研究提供一些新思路。     

基于持卡消费行为的客户细分模型研究

客户细分模型是指选择一定的细分变量,按照一定的划分标准对客户进行分类的方法.客户细分的目的是为了更好地了解客户并提供个性化服务.本文使用的样本数据为银行卡消费数据,选择消费金额和消费金额差异率为细分维度,建立了银行卡持卡消费客户细分模型.     

个人理财市场细分及客户群差异性分析

当前,我国的商业银行个人理财市场的细分较为简单,个人理财业务处于发展的初级阶段.本文针对个人理财市场划分不够深入的问题,将个人理财市场细分为一般客户、重要客户、未来潜力客户、战略客户四个部分,并对这四种客户的理财个性及对银行理财服务质量期望等方面存在的差异性进行了分析,在实现个人理财市场细分的基础上制定了具有差异性的营销策略.     

基于数据挖掘技术的保险客户细分管理

本文通过将数据挖掘中的聚类分类技术应用于保险客户风险贡献矩阵的客户细分中，提出了基于Clementlne数据挖掘平台的客户细分管理解决方案，建立一种保险客户细分方法，为保险公司制定费率、控制理赔风险提供决策依据，以提高保险业客户细分管理的科学性，增强保险企业市场竞争力。     

商业银行个人高端潜力客户群多维市场细分方法探究

本文突破国内商业银行细分目标市场惯用的客户基本财务变量,借鉴客户生命周期理论,按照客户年龄和行为特征进行多维度市场细分,将国内某商业银行的高端潜力客户先划分为三个年龄组,再根据客户三类交易行为数据:消费交易金额占比、存取款交易金额占比和投资交易金额占比,在各年龄组内再细分为三个异质群体.本文使用ANOVA方法对客户细分变量的特性进行了统计检验,应用描述性统计方法对这些子市场客户群体进行特征描述.本研究提出的多维度市场细分方法,能提升银行精确识别个人高端潜力客户的能力,有助于商业银行提出针对性的营销策略和做好营销资源配置,进一步降低银行营销服务成本,达到银行提升金融服务效率和增加经营利润的商业目标.     

关系营销在西方商业银行中的应用

1977年,一篇"从产品营销中解放出来"的文章,影响了西方商业银行管理者的管理思路,在产品创新的基础上,他们更加注重对客户关系的维护与管理,并将关系营销应用于银行营销的实践中。多维度的市场细分对市场进行多维度的细分主要运用在客户关系建立阶段对客户进行识别。这种细分方式在传统细分变量的基础上,加入了客户的个性化数据,如对公客户的目前存款及分布,其他银行切入的主要产品,银行授信额及分布,客     

个人理财市场细分及客户群差异性分析

目前我国商业银行个人理财业务尚处于初级阶段,个人理财市场的细分还很简单,尚没有进行更深入的、多层次的分析。针对这一情况,本文借鉴“家庭生命周期”的分析思路,选取人口统计变量和家庭生命周期变量等综合指标作为客户细分变量,对给定的调查样本实施市场细分。为此,本文利用方差分析探讨了一般客户、重要客户、未来潜力客户和战略客户4组客户理财个性的差异性以及对银行理财服务质量期望的差异性。同时,还分析这组客户对主要理财工具、理财产品的需求特点,并在市场细分的基础上制定出4差异化的、有针对性的营销策略。     

精心策划客户互动——改进客户体验管理

如果不能付诸行动，根据可靠客户数据、通过最佳预测分析得出的准确客户洞察结果不会产生多大价值。即使再先进的客户细分策略，也只有用于制定客户互动策略才能发挥其重要价值。     

大数据时代信用卡客户生命周期管理实践与思考

21世纪是数据信息大发展的时代,大数据分析方法的涌现,使得商业银行能够更加细分各类客户及价值偏好,并制定有针对性的客户关系管理和服务策略。进入大数据时代,在大数据分析技术已经成为主流的背景下,本文基于客户生命周期理论,分别定义了信用卡业务的引入期、成长期、成熟期和衰退期客户,进而在大数据分析的基础上,分别针对不同生命周期客户提出了不同的客户关系管理目标和策略。